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Negli ultimi anni, i modelli di linguaggio basati su reti neurali hanno rivoluzionato il modo in cui i computer comprendono e generano il linguaggio naturale. Tra i più importanti troviamo GPT (Generative Pre-trained Transformer) e BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
Entrambi si basano sull’architettura Transformer, ma sono progettati con obiettivi e modalità di funzionamento differenti.
In questo articolo vedremo:
- Cosa sono GPT e BERT
- Come funzionano
- Esempi pratici di utilizzo
- Le principali differenze tra i due modelli
1. Cos’è un modello di linguaggio
Un modello di linguaggio è un sistema di intelligenza artificiale addestrato per:
- comprendere testi,
- prevedere parole,
- generare frasi coerenti,
- rispondere a domande o classificare contenuti.
Questi modelli imparano analizzando enormi quantità di testo e identificando schemi statistici nel linguaggio: quali parole tendono a comparire insieme, in che ordine e con quale significato.
2. L’architettura Transformer (in breve)
Sia GPT che BERT si basano sui Transformer, un’architettura introdotta nel 2017.
Il cuore del Transformer è il meccanismo di self-attention, che permette al modello di:
- valutare l’importanza di ogni parola rispetto alle altre,
- comprendere il contesto di una parola all’interno di una frase.
Esempio:
La banca è vicino al fiume
Il modello capisce che “banca” si riferisce alla riva del fiume e non a un istituto finanziario, grazie al contesto.
Approfondimenti
Se vuoi approfondire puoi leggere l'articolo Il ruolo dei Transformer nell’Intelligenza Artificiale
3. GPT: Generative Pre-trained Transformer
Cos’è GPT
GPT è una famiglia di modelli progettata principalmente per generare testo.
Il suo obiettivo principale è prevedere la prossima parola data una sequenza di parole precedenti.
In altre parole, GPT legge il testo da sinistra a destra (in modo autoregressivo).
Come funziona GPT
- Pre-training
Il modello viene addestrato su grandi quantità di testo (libri, articoli, siti web) per imparare la struttura del linguaggio. - Predizione sequenziale
Data una frase incompleta, GPT prevede la parola più probabile successiva, e poi quella dopo ancora, e così via.
Esempio pratico
Input:
Oggi il tempo è molto
Output possibile:
bello e il sole splende alto nel cielo.
GPT è molto efficace in:
- chatbot conversazionali,
- riassunti,
- traduzione,
- generazione di codice.
Punto di forza di GPT:
Ottima fluidità e coerenza del testo generato e capacità di mantenere uno stile narrativo.
4. BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
Cos’è BERT
BERT è un modello progettato principalmente per comprendere il testo, non per generarlo.
La sua caratteristica fondamentale è che legge il testo in modo bidirezionale, analizzando contemporaneamente il contesto a sinistra e a destra di ogni parola.
Come funziona BERT
- Masked Language Model (MLM)
Durante l’addestramento, alcune parole vengono mascherate e il modello deve indovinare quali siano usando il contesto completo. - Comprensione profonda del contesto
Questo permette a BERT di cogliere sfumature semantiche molto precise.
Esempio pratico
Ho lasciato le chiavi sulla [MASK]
BERT usa l’intera frase per capire che la parola mancante potrebbe essere:
“tavola”, “scrivania”, “mensola”
Applicazioni tipiche di BERT:
- analisi del sentiment,
- motori di ricerca,
- classificazione di testi,
- riconoscimento di entità (nomi, luoghi, date),
- question answering basato su documenti.
Punto di forza di BERT:
- Comprensione semantica estremamente accurata.
5. Differenze principali tra GPT e BERT
| Caratteristica | GPT | BERT |
|---|---|---|
| Direzione di lettura | Sinistra → Destra | Bidirezionale |
| Obiettivo principale | Generazione di testo | Comprensione del testo |
| Tipo di modello | Decoder | Encoder |
| Predizione | Prossima parola | Parole mascherate |
| Ideale per | Scrittura, chatbot | Analisi, ricerca |
6. Un esempio comparativo
Il medico ha consigliato al paziente di smettere di fumare perché…
GPT continuerà la frase:
…il fumo danneggia seriamente la salute.
BERT è invece più adatto a rispondere a domande come:
- Il testo è positivo o negativo?
- Chi è il soggetto principale?
- Perché il medico dà questo consiglio?
7. GPT e BERT sono alternativi o complementari?
Non sono concorrenti diretti, ma complementari:
- GPT è ideale quando serve produrre linguaggio
- BERT è perfetto quando serve capire il linguaggio
Molti sistemi moderni combinano modelli di entrambi i tipi per ottenere risultati migliori.
8. Oltre GPT e BERT: altri modelli di linguaggio importanti
Sebbene GPT e BERT siano tra i modelli più noti e utilizzati, non sono gli unici approcci. Nel tempo sono stati sviluppati altri modelli che cercano di combinare, migliorare o specializzare le loro caratteristiche.
8.1 T5 (Text-To-Text Transfer Transformer)
T5 trasforma ogni compito NLP in un problema testo → testo.
In breve: un modello flessibile e generalista che usa encoder e decoder.
8.2 RoBERTa
RoBERTa è una versione ottimizzata di BERT, addestrata meglio e più a lungo.
In breve: un BERT potenziato.
8.3 ALBERT
ALBERT riduce il numero di parametri mantenendo buone prestazioni.
In breve: una versione più efficiente di BERT.
8.4 Modelli Encoder-Decoder (es. BART)
BART combina un encoder bidirezionale e un decoder autoregressivo.
In breve: unisce i punti di forza di GPT e BERT.
8.5 Modelli open-source recenti (es. LLaMA)
Questi modelli puntano a prestazioni elevate e maggiore accessibilità.
In breve: modelli potenti e personalizzabili.
9. Conclusione
GPT e BERT sono due pilastri fondamentali dell’elaborazione del linguaggio naturale, ma fanno parte di un ecosistema molto più ampio.
Comprendere queste famiglie di modelli permette di scegliere la tecnologia più adatta, interpretare meglio i risultati e avere una visione completa del panorama NLP moderno.
Da non dimenticare → LLM
Nel linguaggio comune, il termine LLM (Large Language Model) viene spesso usato per indicare modelli generativi di grandi dimensioni come GPT.
BERT è anch’esso un modello di linguaggio di grandi dimensioni, ma è progettato principalmente per la comprensione del testo e non per la generazione. Per questo motivo, nelle discussioni moderne viene spesso distinto dai LLM generativi, pur condividendone le basi architetturali.
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